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针对已有GM(1,1)灰色预测模型在数据波动、突变、转折等不确定情况下预测精度较差的问题,本文提出一种基于关联系数分析的分段多方案优选组合短期电力负荷预测模型.基于GM(1,1)模型在平滑上升和下降区段预测效果好、而一天的用电负荷可划分为几个峰谷区段的特点,通过对预测日的灰关联分段和优选组合,避免由于初始条件选择不当而将误差引入模型并随之被逐步放大的风险;同时,通过组合不同角度GM(1,1)模型,解决负荷的多因素影响.经南方电网广西贵港市实际工程验证,本模型预测平均误差在3%左右,预测精度有明显的提高,完全可满足该地区短期电力负荷预测的实际要求. 相似文献
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本文以北京市为例,分别应用无偏灰色GM(1,1)预测模型和非线性预测模型对北京市的用水量进行了预测,由于单个的预测方法缺乏普遍性,所以本文采用无偏灰色GM(1,1)预测模型及非线性预测模型的加权组合模型,对北京市的用水量进行了预测,预测结果显示,与北京实际用水量相比,无偏灰色GM(1,1)预测模型的预测结果的误差平方和较小,而平均绝对误差较大;非线性预测模型的预测结果的误差平方和较大,但平均绝对误差较小。加权组合模型可以平衡以上两种预测模型的优缺点,其预测结果的平均绝对误差和误差平方和均介于两种模型之间,使得结果更加精确可靠,此方法可以用于城市用水量的短期和长期预测中。 相似文献
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文章研究安踏公司的商品销售额的预测问题,依据商品销售额的灰色特征及随机性特点,将GM(1,1)模型与Markov链模型相结合,建立GM(1,1)-Markov耦合模型,应用该模型对安踏以半年为期的商品销售额进行实例预测。对GM(1,1)模型进行了精度检验,检验结果表明GM(1,1)有较高的预测精度。在此基础上引入Markov链进行预测值修正,其中,GM(1,1)模型预测的平均相对误差为7.67%,而通过Markov链模型进行优化后,GM(1,1)模型平均相对误差为3.71%。说明,经Markov链优化的GM(1,1)模型的预测精度优于GM(1,1)模型,更具实用性。 相似文献
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基于灰色灾变原理的互联网用户人数预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决传统的GM(1,1)模型在互联网发展预测中存在的历史数据跳变的问题,本文根据灰色灾变原理,基于互联网发展迅速、预测周期短等特点,介绍了一种将GM(1,1)模型与一元线性回归模型结合起来的方法。使用1997年10月至2005年1月的数据,建立了我国互联网用户人数的预测模型,并进行了检验,证明该方法在实际应用中取得了很好的预测效果。 相似文献
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灰色线性回归组合克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺点和不足,本文系统地推导了灰色线性回归组合模型,通过此模型对我国煤矿百万吨死亡率进行预测,结果表明该模型基本正确,预测精度可靠,能够为煤矿安全生产提供理论依据。 相似文献
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在使用常规GM(1,1)模型进行预测时,对于落后的旧数据的模拟精度较高,而对于未来的新数据的预测精度较低,这给地铁基坑施工监测和预测带来了不便,进而影响施工安全。针对常规GM(1,1)模型的不足,文章利用初始条件优化的新陈代谢GM(1,1)模型,结合长沙地铁某车站深基坑开挖过程中的实测数据,进行常规GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型的计算比较。结果表明,初始条件优化的新陈代谢GM(1,1)模型精度较高,预测误差较小,有很好的使用价值,对地铁基坑的安全施工起到了一定的作用。 相似文献
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利用改进的新陈代谢GM(1,1)模型,借助MATLAB对江苏省高技术产业2016—2020年的人才总量进行灰色预测,并与通过模型预测出的广东、浙江省的高技术产业的人才总量进行对比。建模结果表明,改进的新陈代谢GM(1,1)模型的预测精度比常规模型提高了将近50%,也比新陈代谢GM(1,1)模型和背景值优化模型精度高。预测结果表明,"十三五"末江苏省高技术产业人才总量约为2 549 424人,位于广东之后;人才年均增速约为0.5%,位于浙江、广东之后。 相似文献
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首先以情报学为例,通过关键词综合评价,得出情报学近18年的6组学科创新力值,并分别用GM(1,1)全模型、GM(1,1)部分模型、GM(1,1)新信息模型和GM(1,1)新陈代谢模型对学科创新力的6组值进行模拟,通过分析比较,得出GM(1,1)新陈代谢模型具有较高精度,然后选取该模型对情报学学科创新力进行预测。接着计算图书馆学近12年的4组学科创新力数据,建立图书馆学学科创新力GM(1,1)新陈代谢模型,用该模型对图书馆学创新力进行预测。最后将图书馆学与情报学学科创新力进行比较和分析,得出情报学和图书馆学不同的学科特点和发展趋势。 相似文献
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基于灰色系统理论的经济预测模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
分析了灰色系统理论用于经济预测的可行性,介绍了灰色系统理论的两种模型:灰色GM(1,1)模型和动态等维GM(1,1)模型,并介绍了包括"未知数据法"在内的各种模型检验方法,通过一个实例将上述模型用于预测并对结果进行检验.结果表明,灰色系统理论可以用于经济预测且动态等维GM(1,1)模型比传统的GM(1,1)模型预测精度高,预测结果更可靠. 相似文献
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Verhulst模型适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和状态的S形序列。火灾事故中的火灾死亡人数具有饱和状态S形过程的特性,采用Verhulst预测模型对我国近年发生的火灾统计数据进行分析预测。预测结果表明,该模型简单实用,精度较高,具有实用价值。 相似文献
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本文通过对GM(1,1)灰色水质预测法研究进展的相关介绍,分析了GM(1,1)灰色水质预测法模型理论研究,并实现了GM (1,1)灰色模型的matlab程序化。 相似文献
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客流量预测是铁路运输组织工作的重要基础,是铁路部门制定运输方案和列车开行计划的重要依据。本文建立了铁路客流GM(1,1)模型,利用1999年至2010年全国铁路客运量数据,通过Matlab实现了GM(1,1)模型和一元线性模型,并比较两个模型的预测效果。结果表明,GM(1,1)模型预测效果优于一元线性回归模型,其平均相对误差减小约0.2511%。最后,对全国未来五年的铁路客流量进行预测,为管理人员做出合理决策提供了支持。 相似文献
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文中应用灰色系统理论的GM(1,1)模型对招生人数进行了预测。算例表明,GM(1,1)预测方法精确性好,实用性强。 相似文献
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本文介绍了灰色系统GM(1,1)模型的预测方法,并应用数据对数化灰色系统GM(1,1)模型,通过实例对1992年的中文期刊订购经费进行外推预测,结果表明:应用数据对数化灰色系统GM(1,1)模型的拟合与外推效果好,是一个最佳的外推预测模型。 相似文献
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灰色模型在图书馆管理研究预测中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
介绍了灰色GM(1,1)模型,利用1998~2004年图书馆管理研究文献量的统计数据,建立了文献总量和两个主要专题文献量的灰色GM(1,1)预测模型。经检验,该模型全部合格,并利用灰色GM(1,1)模型对图书馆管理研究的发展趋势进行了拟合预测。 相似文献